Tensorflow 2.x Functional API ショボいメモ
Tensorflow 2.xの勉強を始めたのでとても初歩的な内容をメモ．
インポート
import tensorflow as tf from tensorflow import keras
モデルの作成
層の定義には，keras.layersを使う．
主な種類
- Input
- 入力層
- Flantten
- 入力の平坦化(バッチサイズには影響を与えない)
- Dropout
- この層への入力にドロップアウトの適用
- Dense
- 全結合層
- Conv2D
- 畳み込み層
ここで紹介したDenseとConv2D等は引数にactivationを取るので，そこで任意の活性化関数を指定できる．
# example keras.layers.Dense(64, activation='relu')
簡単な流れ（1例）
- 入力層
- 結合層
- 活性化関数(結合層等の引数で指定する場合は不要?)
- (2,3を適宜繰り返す)
- 最後にモデルを作成
- keras.Model(inputs=入力層, outputs=出力層)
# モデル構造を定義 inputs = keras.layers.Input(shape=(28, 28)) x = keras.layers.Flatten()(inputs) x = keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) outputs = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x) # 入出力を定義 model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
keras functional APIの使い方メモ - Qiitaより抜粋・改変させていただきました．
Q.入力層以外の層の右についてる括弧は何？
その行で定義した『層への入力』を『層(入力)』と表す．
（よって始端のInputにはなく，入力層への入力は学習時にfitメソッドで渡す）
Inputs->Flatten->Dense->Dropout->Denseのフィードフォワードな接続をここで定義する．
学習
学習の流れは，
- Modelクラスのcompileメソッド
- Modelクラスのfitメソッド
compileメソッド
引数に，optimizer(最適化手法)，loss(損失関数), metrics(評価関数)等を取る．
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Modelクラスの詳細: Modelクラス (functional API) - Keras Documentation
最適化手法の詳細: 最適化 - Keras Documentation
損失関数の詳細: 損失関数 - Keras Documentation
fitメソッド
主な引数
- x(訓練データ)
- モデルが単一の入力を持つ場合はNumpy配列
- モデルが複数の入力を持つ場合はNumpy配列のリスト
- y(教師データ)
- <訓練データと同様>
- batch_size(バッチサイズ)
- 整数もしくはNone．
- 指定しなければデフォルトで32．
- epochs(エポック数)
- 整数．
- 1エポック=訓練データをすべて使い切ったことを意味する ※1
- validation_split
- 0から1の間の浮動小数点数．
- モデルは訓練データからこの割合分のデータを区別し，それらでは学習を行わず，各試行の終わりにこのデータを用いて損失関数と評価関数を評価する．
hist = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=5)
※1補足
訓練データが1,000個，バッチサイズが200とすると，5(1000/200)バッチ(イテレーション数5)の学習を終えた時点が1エポック
・バッチサイズ…1バッチに含まれるデータ数
精度の計算
検証用データを用いてモデルの精度を確認する．
print(model.evaluate(x_test, y_test))
TIPS
モデルの概要を視覚化する．
model.summary()
